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◆重回帰分析初心者向けの注意 ～ 水準2個の場合
よく出てくるシチュエーションに、機械号機の差を含んだ重回帰分析や判別分析があります。以下の話は共通ですので、重回帰分析を例にします。重回帰分析の初歩レベルでのお話ですが、層別因子を含んだ例は、市販テキストにも載っていない場合が多いです。重回帰分析では、目的変数（従属変数ともいい、単に特性値ともいう）と説明変数（独立変数）から構成されています。目的変数をｙ（解析目的の収量であったり、寸法であったり、結果系、出来映え系のことです）とし、説明変数をｘi（iは、1，2，3，、、で、原因系。温度、圧力、触媒の量、とか。ｘ０と書いた場合は、重回帰分析の式の定数項）とします。
本来は目的変数も伴う誤差の仮定として、独立性、不偏性、等分散性、正規性が大事なため、通常は連続した計量値が望ましいわけです。この問題も結構あり、例えばアンケートの得点やキズの個数、収率などは、ひと工夫しないといけないわけですが、一旦差し置きまして今回は、説明変数のほうのお話をいたします。
層別因子を含むデータ解析について、ものづくりドットコム 登録専門家の村島 繁延氏が詳しく解説しています。
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